بهترین زبان برای علم داده کدام است R یا پایتون؟

 

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

• معرفی
• معرفی زبان برنامه نویسی پایتون
• معرفی زبان برنامه نویسی R
• تفاوت های کلیدی زبان برنامه نویسی پایتون و R
• فرآیند علم داده
• سوالات متداول
• نتیجه گیری

 

معرفی

هر دو زبان برنامه نویسی R و پایتون، کاربردهای فراوانی در علم داده دارند. با این حال، این دو زبان دارای تفاوت های مهمی هستند. مبتدیانی که قصد ورود به حوزه علم داده را دارند، ممکن است از خود بپرسندکه کدام یک از این دو زبان برای علم داده مناسب تر است؟ پاسخ این سوال تا حد زیادی شخصی به نظر می رسد. کاربران باید مزایا و معایب هر یک از این زبان ها را در نظر بگیرند و با توجه به هدف شخصی خود از ورود به حوزه علم داده، اولویت یاد گیری هر یک از این دو زبان را بسنجند و یکی از این دو را برای شروع یادگیری انتخاب کنند. در ادامه به معرفی مفصل هر یک از این دو زبان و بررسی مزیت ها و معایب آن ها می پردازیم. همچنین، بسته ها و کتابخانه هایی که هر یک از این زبان های برنامه نویسی در اختیار دانشمندان داده قرار می دهند را معرفی می کنیم.

 

معرفی زبان برنامه نویسی پایتون

 

• پایتون چیست؟

پایتون یک زبان برنامه نویسی سطح بالا و شی گرا است که برای اجرای کد های آن از مفسر استفاده می شود. یادگیری این زبان برنامه نویسی، ساده و خواندن آن آسان است. به همین دلیل یادگیری آن به مبتدیان برنامه نویسی پیشنهاد می شود.

مفسر پایتون و کتابخانه های آن برای توسعه دهندگان رایگان است. این زبان برنامه نویسی در میان توسعه دهندگان محبوب است. چراکه به آن ها در نوشتن کد های بهینه کمک می کند و عیب یابی کد های آن بسیار آسان است. پایتون، کتابخانه های زیادی را در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد و به کمک این کتابخانه ها، نوشتن کد های پیچیده برای توسعه دهندگان آسان تر خواهد شد. این زبان برنامه نویسی دارای جامعه ای بزرگ از کاربران و توسعه دهندگان است. در نتیجه، پلتفرم های زیادی جهت تعامل و به اشتراک گذاری کد های توسعه دهندگان این زبان برنامه نویسی به وجود آمده اند. این زبان برنامه نویسی بر روی سیستم عامل های ویندوز، لینوکس و مک قابل اجرا است.

 

مزایای زبان برنامه نویسی پایتون:

• انعطاف پذیری پایتون:

این زبان برنامه نویسی شی گرا است. با این حال، از الگو ها و سبک های مختلف دیگر هم پشتیبانی می کند و توسعه دهندگان می توانند با ترکیب الگوهای مختلف برنامه نویسی در آن، به بهینه ترین کد ها دست یابند.

• منبع باز بودن:

پایتون را می توان به راحتی دانلود کرد و همه ی کاربران می توانند با توجه به نیاز های خود در بهبود و توسعه کتابخانه های آن مشارکت داشته باشند.

• کتابخانه ها:

پایتون، کتابخانه های زیادی دارد که برخی از آن ها در فرآیند علم داده ضروری هستند و برخی دیگر در توسعه یادگیری ماشین به کار برده می شوند. این کتابخانه ها، با جلوگیری از تکرار الگوریتم ها و کد های پایه، به سرعت کد نویسی می افزایند و امکان نوشتن برنامه هایی خواناتر و کوتاه تر را برای توسعه دهندگان فراهم می کنند. در بخش های بعدی تعدادی از این کتابخانه ها را معرفی می کنیم. 

 

معایب زبان برنامه نویسی پایتون:

• سرعت:

پایتون، به عنوان یک زبان برنامه نویسی مفسری، از سرعت کمتری نسبت به زبان های کامپایلری برخوردار است. چرا که تفسیر خط به خط کد ها توسط مفسر نسبت به ترجمه یک باره آن ها توسط کامپایلر، طولانی تر است.

• سازگار نبودن با تلفن های همراه:

پایتون برای محیط های اندروید و IOS مناسب نیست. توسعه دهندگان ادعا می کنند که توسعه به این زبان در چنین محیط هایی ضعیف است و به سختی امکان پذیر است.

• ناکارآمدی در پردازش همزمان:

قفل جهانی مفسر(Global Interpreter Lock) ، یک ویژگی مهم در محیط اجرای پایتون است و وظیفه آن جلوگیری از اجرای همزمان چند بخش از کد است. پردازش همزمان بخش های مختلف کد در برنامه نویسی می تواند سرعت و کارایی برنامه را افزایش دهد و زمان پردازش کد را به حداقل برساند. اما پایتون، توسعه دهندگان را در انجام این کار محدود می کند.

 

معرفی زبان برنامه نویسی R

 

• R چیست؟

R یک زبان برنامه نویسی روشمند (procedural) برای تجزیه و تحلیل آماری است که به خصوص برای تصویر سازی داده ها و مدل سازی های آماری استفاده می شود. این زبان برنامه نویسی، قابلیت کار با طیف گسترده ای از تکنیک های آماری مانند مدل سازی خطی، مدل سازی غیرخطی، آزمون های آماری، خوشه بندی و غیره را فراهم می کند. از نقاط قوت این زبان برنامه نویسی می توان به تولید آسان و سریع نمودارها، نماد ها و فرمول های ریاضی اشاره کرد.

این زبان برنامه نویسی به طور رایگان در اختیار توسعه دهندگان قرار گرفته است و بر روی سیستم عامل های ویندوز، لینوکس و مک قابل اجرا است.

 

مزایای زبان برنامه نویسی R:

• منبع باز بودن

R یک زبان برنامه نویسی منبع باز است. استفاده از آن رایگان است و همجنین توسعه دهندگان می توانند به بهینه سازی کد منبع آن کمک کنند.

• آماده سازی داده ها

R از طریق بسته های خود مانند Reader و Dplyr فرآیند آماده سازی و تحلیل داده ها را برای توسعه دهندگان ساده تر می کند.

• ترسیم نمودار ها

زبان برنامه نویسی R دارای پکیج های پرکاربرد مانند Ggplot وPlotly است که برای تصویر سازی داده ها و ایجاد نمودار به کار می روند و هر دو از پکیج های قوی و محبوب تحلیل داده هستند. این دو بسته امکانات زیادی جهت به وجود آوردن نمودار های زیبا فراهم می کنند.

• پکیج ها

R، دارای بسته های کاربردی است که به توسعه یادگیری ماشین، تحلیل داده و پروژه های آماری اختصاص داده شده است.

 

معایب زبان برنامه نویسی R:

• حافظه

R با ذخیره کردن تمام اشیاء در حافظه فیزیکی، فضای زیادی را اشغال می کند. این امر باعث می شود که در صورت زیاد بودن تعداد داده ها، برنامه کند تر شود.

• امنیت

پیاده سازی این زبان برنامه نویسی در بستر وب ممکن است به دلیل مشکلات امنیتی، دشوار باشد. دانشمندان داده در صورت استفاده از این زبان برنامه نویسی باید نکات امنیتی لازم را در نظر بگیرند.

• دشواری

یادگیری زبان برنامه نویسی R برای مبتدیان نسبت به زبان پایتون دشوار تر است.

• کندی اجرا

R برای پردازش کد ها کمی کند است و سرعت آن نسبت به زبان های دیگر مانند پایتون و متلب، کم تر است.

• مدیریت داده ها

برای کار با داده ها در این زبان برنامه نویسی لازم است که همه داده ها را به صورت یکپارچه و در قالب یک دیتا فریم داشته باشیم. این امر، انجام عملیات مختلف روی داده ها را کمی دشوار تر می کند. در نتیجه، این زبان برنامه نویسی برای کار با دیتا های بزرگ مناسب نیست. هر چند پکیج هایی در این زبان برنامه نویسی توسط جامعه کاربران طراحی شده اند که انجام عملیات یادشده را ساده تر می کنند.

 

تفاوت های کلیدی زبان برنامه نویسی پایتون و R

 

• محبوبیت:

اگرچه محبوبیت مفهومی سلیقه ای است، پایتون به ویژه در سال های اخیر از محبوبیت بیشتری نسبت به زبان R برخوردار بوده است. یکی از دلایل اصلی این امر، کاربرد گسترده این زبان در حوزه های مختلف توسعه و برنامه نویسی است. در حالی که زبان R فقط توسط دانشمندان و محققان تحلیل داده استفاده می شود. نمودار زیر نشان دهنده میزان استفاده برنامه نویسان از زبان های برنامه نویسی مختلف در سال 2021 است.^[1] لازم به ذکر است که پایتون محبوبیت خود را در سال های اخیر در میان توسعه دهندگان حفظ کرده است.

 

• سرعت:

 

• Python

پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی پیشرفته و سطح بالا، سرعت بیشتری در پردازش داده ها دارد.

• R

کد های R نسبت به زبان پایتون طولانی تر است و در نتیجه زمان پردازش طولانی تری دارد. بنابراین کار با R نسبتا کند تر از پایتون است. با این حال پکیج هایی مانند FastR، PqR و Penjin برای سریع تر کردن پردازش و بهبود کارایی کد ها در این زبان برنامه نویسی در دسترس هستند.

 

• منحنی یادگیری:

 

• Python

زبان برنامه نویسی پایتون به زبان انگلیسی بسیار نزدیک است. این امر باعث می شود که این زبان برنامه نویسی برای یادگیری بسیار مناسب و ساده باشد. بنابراین منحنی یادگیری آن بسیار هموار است.

• R

هرچند عملیات ابتدایی تجزیه و تحلیل داده به راحتی و با سرعت توسط زبان برنامه نویسی R  انجام می شود، اما انجام کارهای پیچیده تر با آن سخت تر است و زمان بیشتری برای تسلط بر این زبان برنامه نویسی لازم است. اگر چه R برای مبتدیان دشوار است، اما یادگیری آن برای دانشمندان آمار که در این حوزه دارای تجربه قبلی هستند، ساده است.

 

• موارد استفاده:

 

• Python

پایتون یک زبان چند منظوره است که برای پروژه های حوزه های مختلف برنامه نویسی مورد استفاده توسعه دهندگان قرار می گیرد. این زبان برنامه نویسی برای یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و توسعه وب به کار برده می شود.

• R

R، یک زبان آماری است که برای تجزیه و تحلیل و نمایش داده ها استفاده می شود. بنابراین بسته های آماری آن نسبت به پایتون قدرتمند تر هستند. همچنین این زبان برنامه نویسی می تواند برای ساده تر کردن مسائل ریاضی به کار برده شود.

• کتابخانه ها و پکیج ها

هر دو زبان برنامه نویسی پایتون و R، دارای اکوسیستم های قوی و گسترده از بسته ها و کتابخانه هایی هستند که به طور خاص برای علم داده طراحی شده اند. اما زبان برنامه نویسی پایتون، همانطور که از کاربرد گسترده آن در حوزه های مختلف انتظار می رود، دارای کتابخانه های بیشتری است. در ادامه می توانید فهرستی از محبوب ترین کتابخانه های علوم داده در R و Python را بیابید.

 

• Python:

 

• NumPy: یکی از کتابخانه های پایتون که برای انجام محاسبات بر روی داده های عددی استفاده می شود.
• Pandas: این کتابخانه که برای مدیریت و تحلیل داده به کار برده می شود، در حوزه‌های مختلفی از جمله علم داده، یادگیری ماشین، اقتصاد و غیره بسیار محبوب و پرکاربرد است.
• Matplotlib: این کتابخانه برای تولید نمودار به کار می رود و در حوزه‌های مختلفی از جمله علم داده، انجام آزمایش‌ها، تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود.
• Scikit-learn: یکی از مهم ترین کتابخانه های منبع باز پایتون است که برای یادگیری ماشین و تحلیل داده استفاده می شود.
• TensorFlow: این کتابخانه پایتون هم کاربرد زیادی در یادگیری عمیق و پیاده سازی شبکه های عصبی دارد. اگر داده ها از جنس تصویر باشند، این کتابخانه می تواند در پردازش آن ها به دانشمندان داده کمک کند. توانایی این کتابخانه برای پردازش داده های بزرگ، باعث کاربرد گسترده آن در علم داده شده است.

 

• R
• Dplyr: این پکیج شامل ابزار های مفیدی جهت انتخاب، مرتب سازی، فیلتر کردن و تغییر داده ها در زبان برنامه نویسی R است و به کاربران اجازه می دهد تا داده ها را به راحتی مدیریت کنند.
• Tidyr: پکیجی کاربردی است که به کاربران در تمیز و مرتب کردن داده ها کمک می کند.
• Ggplot2: یکی دیگر از پکیج های محبوب در زبان برنامه نویسیR است که قابلیت رسم نمودارهایی با گرافیک زیبا و جذابیت های بصری را برای کاربران ایجاد می کند. این بسته، ابزاری عالی برای تجسم داده ها است.
• Shiny: هر چند استفاده از زبان برنامه نویسی R، به دلیل چالش های امنیتی برای کار در بستر وب سایت ها رایج نیست، اما فریم ورک هایی مانند Shiny ایجاد برنامه های تعاملی وب با استفاده از این زبان برنامه نویسی را آسان تر می کنند. توسعه دهندگان با در نظر گرفتن نکات امنیتی می توانند از این پکیج برای نشان دادن داده های تحلیلی خود در بستر وب استفاده کنند.
• Caret: این بسته یکی از بسته های یادگیری ماشین است که برای ساده تر کردن فرآیند تولید مدل های پیش بینی به کار برده می شود.

 

• محیط های توسعه ی یکپارچه (IDE)

IDE ها نرم افزار های کامپیوتری هستند که ابزار های کمکی را در فرآیند توسعه در اختیار برنامه نویسان قرار می دهند. این نرم افزار ها معمولا دارای قابلیت اشکال زدایی و تکمیل خودکار کد ها هستند و تمامی آن ها شامل یک ویرایشگر کد می باشند.

• Python

IDE های مختلفی برای این زبان برنامه نویسی در دسترس توسعه دهندگان قرار دارد که از جمله آن ها می توان به Jupyter ، Notebook، Spyder، PyCharm و ... اشاره کرد.

• R

برای زبان برنامه نویسی R، متداول ترین IDE مورد استفاده RStudio است. رابط کاربری آن به گونه ای سازماندهی شده است که کاربر بتواند نمودارها، جدول های داده ، کد R و خروجی را به طور همزمان مشاهده کند.

 

 

فرآیند علم داده

 

• جمع آوری داده ها:

 

• Python

زبان برنامه نویسی پایتون از انواع فرمت ها و ساختار های داده نظیر CSV و JSON پشتیبانی می کند. با استفاده از این زبان برنامه نویسی، دانشمندان داده می توانند با کمک کتابخانه های مخصوص به راحتی داده ها را از وب سایت های مختلف استخراج کنند.

• R

زبان برنامه نویسی R هم به خوبی از فرمت های گوناگون داده نظیر CSV پشتیبانی می کند و می تواند داده ها را از فایل های متنی یا اکسل دریافت کند. اما در برقراری ارتباط با صغحات وب و گرفتن داده از آن ها به اندازه پایتون کاربردی نیست.

• داده کاوی:

داده کاوی فرآیندی تحلیلی است که طی آن، اطلاعات و مفاهیم قابل استفاده و کاربردی از داده های پیچیده استخراج می شوند. هدف اصلی داده کاوی، کشف الگوهای مخفی در داده ها است.

• Python

در زبان برنامه نویسی پاینون می توان با استفاده از کتابخانه هایی نظیر Pandas، داده ها را در چند ثانیه از اکسل فراخوانی کرد و آن ها را پس از فیلتر کردن، به شکلی مرتب نمایش داد. نمایش منظم داده ها، برای دریافت بینشی صحیح به دانشمندان داده کمک می کند.

• R

متخصصان علم داده در صورت استفاده از زبان برنامه نویسی R هنگام داده کاوی، می توانند از قابلیت های زیادی بهره مند شوند. از این زبان برنامه نویسی می توان در ساخت توزیع های احتمال،  اعمال تست های آماری مختلف و استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین و داده کاوی استاندارد، استفاده کرد.

 

• مدل سازی داده ها:

 

• Python

این زبان برنامه نویسی کتابخانه های زیادی برای تحلیل داده ها و محاسبات عددی دارد. برای مثال، کتابخانه های Numpy  و Scipy که در قسمت قبل توضیح داده شده اند برای این کاربرد ها مناسب هستند.

• R

دانشمندان داده در بعضی موارد به کتابخانه هایی خارج از مخزن اصلی R نیاز پیدا می کنند. با این حال، در این زبان برنامه نویسی بسته هایی نظیر  Tidyverseدر دسترس هستند. Tidyverse، یک مجموعه از بسته های متن بازی است که به کمک آن ها می توان تحلیل های آماری و گرافیکی پیشرفته انجام داد.

 

• تجسم داده ها:

 

• Python

پایتون در این زمینه نسبت به زبان R ضعیف تر است. با این حال، این زبان برنامه نویسی دارای کتابخانه های Matplotlib و Seaborn است که از آن ها برای تولید نمودار استفاده می شود.

• R

از نظر نمایش داده ها، R بهتر از پایتون عمل می کند. این زبان برنامه نویسی به طور خاص برای نمایش تجزیه و تحلیل آماری طراحی شده است و می تواند برای رسم نمودارها با سرعت و جذابیت بیشتری مورد استفاده قرار بگیرد.

 

سوالات متداول

 

• آیا زبان برنامه نویسی پایتون بهتر از R است؟

با وجود این که زبان برنامه نویسی R قابلیت های زیادی برای تجزیه و تحلیل داده دارد، زبان پایتون از این نظر که در زمینه های مختلف زیادی مورد اسفاده قرار می گیرد، زبان بهتری است.

 

• یادگیری کدام زبان ساده تر است؟ پایتون یا R؟

از میان این دو زبان برنامه نویسی، پایتون نسبت به R ساده تر است. البته انجام کار های ساده و ابتدایی تحلیل داده با زبان برنامه نویسی R به سرعت امکان پذیر است. اما استفاده های تخصصی تر از این زبان، نیازمند زمان و انرژی بیشتری نسبت به زبان پایتون است.

• کدام زبان تقاضای بیشتری دارد؟ پایتون یا R؟

به طور کلی پایتون به دلیل سادگی، خوانایی، توانایی ساخت پروژه های پیچیده و کاربرد گسترده در زمینه های مختلف، نسبت به زبان R متقاضی بیشتری دارد.

 

• آیا یادگیری زبان برنامه نویسی R در صورت آشنایی با پایتون ضروری است؟

در صورت تسلط بر زبان برنامه نویسی پایتون، یادگیری زبان R ضروری نیست. اما یادگرفتن این زبان باعث افزایش اطلاعات در حوزه علم داده می شود.

 

• آیا می توان به طور همزمان از R و پایتون استفاده کرد؟

بله؛ استفاده همزمان از این دو زبان به شدت توصیه می شود. چرا که این دو تا حد زیادی نقاط ضعف یکدیگر را جبران می کنند. پیشنهاد ما این است که برای جمع آوری و پاک سازی داده ها از زبان برنامه نویسی پایتون و برای تجسم آن ها از زبان برنامه نویسی R استفاده کنید.

 

• چه زبان های برنامه نویسی دیگری در علم داده استفاده می شوند؟

به جز زبان های برنامه نویسی R و پایتون، زبان های برنامه نویسی دیگری مثل JavaScript ،Scala، SQL ،Julia و C++/C در علم داده مورد استفاده قرار می گیرند.

 

 

نتیجه گیری

دو زبان R و پایتون برای دانشمندان داده کاربردی هستند. اگر به دنبال یادگیری علم داده به صورت حرفه ای هستید، پیشنهاد ما این است که هر دو زبان برنامه نویسی را یاد بگیرید؛ چرا که هر دو زبان دارای نقاط ضعف و قوت خاصی هستند و به کارگیری همزمان آن ها در پروژه های تحلیل داده توصیه می شود. پاسخ به این سوال که کدام یک از این دو زبان برای شروع یادگیری علم داده مناسب تر است؟ تا حد زیادی شخصی است و به تجربیات برنامه نویسی، موارد استفاده، علاقمندی ها و اهداف مبتدیان این حوزه بستگی دارد. در این وبلاگ قابلیت ها و ضعف های هر یک از این دو زبان برنامه نویسی و تفاوت های مهم آن ها را توضیح داده ایم تا علاقمندان بتوانند زبان برنامه نویسی مناسب خود را برای شروع فعالیت در حوزه علم داده انتخاب کنند.